基于IMM-RUASFF的网络化目标跟踪算法

针对目前网络化目标跟踪算法存在实时性差、精度低等问题进行了研究。首先,基于网络信息共享需求,建立了网络探测节点的目标跟踪模型;其次,网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常是有多种运动状态并存,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求,采用了基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)的有反馈实时更新的异步状态融合算法。最后,针对多个探测节点目标跟踪的状态融合估计问题,提出了一种有反馈实时更新的异步状态融合算法,通过仿真验证了算法的有效性。     

光电跟瞄平台稳定控制器设计

以考虑光电跟瞄平台三轴环架间的耦合所建立的数学模型为基础,对光电跟瞄平台的稳定回路分别设计了基于线性矩阵不等式(LMI)的状态反馈H∞控制器和多输入系统极点配置控制器;分别建立基于所设计两种控制器的跟瞄平台稳定控制系统,并对其控制效果进行对比研究,结果表明,二者皆能实现对光电跟瞄平台的稳定控制,都具有一定的鲁棒性能。其中H∞控制器的设计更简单,超调更小且达到稳定的时间短,更适合于光电跟瞄平台的稳定控制。     

信道带宽对码相关参考波形算法码跟踪精度的影响

相关文献对码相关参考波形算法码跟踪精度的研究,主要是针对无限信道带宽条件下,仿真分析闸宽参数对码跟踪精度的影响,并未分析信道带宽影响。因此,推导了码相关参考波形算法码跟踪精度表达式,分析信道带宽对码相关参考波形算法跟踪精度的影响并进行仿真验证。结论表明,在无限带宽下,减小闸波宽度可提高码跟踪精度,但是在带限条件下,闸波宽度存在最优值。该结论可用于指导卫星导航接收机的码相关参考波形算法设计。     

武器跟踪随动系统视景仿真(英文)

武器跟踪随动仿真系统是一个能够对武器跟瞄进行演示验证的虚拟现实系统,对虚拟军事训练的研究和探索,有着极其重要的意义。提出了一种简易的跟踪随动算法,可以对武器跟瞄运动目标进行有效的模拟;并建立VegaPrime与OpenGL混合编程机制解决了在场景中的画图问题,实现了对瞄准镜十字刻线的绘制;通过实验,实现了在计算机系统中一定范围的全天候自然实景的模拟。开发和应用结果表明,该方法具有可行性,仿真产生的图像与实际成像较为接近,并能大幅度减少训练成本。上述研究对于武器瞄准训练以及目标识别等具有一定的工程意义。     

基于正切算法的轴角数字转换器设计

提出了一种基于正切算法的轴角数字转换器设计方案,并给出了软硬件实现方法。该方案利用峰值采样和查表求角,解决了正切算法的不连续和溢出问题,比传统跟踪式算法的轴角转换器结构简单,使用方便。     

海军诸兵种综合战术训练仿真系统构建研究

如何构建诸军兵种综合战术训练仿真系统,是当前全军训练仿真领域内的研究热点。基于HLA技术框架及分层式RTI,搭建了海军诸兵种综合战术训练仿真系统的体系结构。并采用面向对象的建模与仿真方法,提出了系统公共参考FOM模型的设计思路,定义了实体类、交互类及路径空间,有效规范并减少了系统间网络传输的数据流量。最后,给出了系统仿真实现的流程图和一个仿真实例。实践证明,使用HLA仿真框架实现的海军诸兵种综合战术训练仿真系统能够满足当前海军战术训练的需求。     

一种基于多目标优化的QoS路由交互式算法

为了满足通信网络中一些特定业务对于多个网络指标性能的同时要求 ,研究了一类基于多目标决策的QoS路由算法。通过选取带宽作为约束条件 ,把时延和丢失率作为优化目标 ,建立了QoS路由选择的多目标非线性整数规划模型 ,并给出了一种求解模型的交互式算法。该算法通过逐步调整目标函数的上界 ,压缩目标函数的搜索空间来满足决策者的要求和网络条件。实例计算结果表明了算法的可行性     

BAT子弹药对二维声目标的角跟踪

针对BAT(Brainpower Antitank)智能子弹药声探测系统不能定距问题,提出一种在仅有方向角信息条件下对地面机动声目标跟踪算法.首先分析了BAT声探测系统做三维运动时的定向算法;然后结合弹体运动特点,给出一种仅利用目标方向信息对地面机动目标跟踪算法,分别推导了目标静止、匀速、匀加速以及更高阶次运动时的角跟踪公式,并指出了定向误差存在的前提下其成立的充分条件;最后,给出了一个该算法的精确度函数,可以量化评估算法的精度,优化跟踪轨迹.理论分析表明BAT不需要在水平方向上做出比机动目标更高阶次的运动即可实现对目标的角跟踪.     

基于MBB对应关系的视频中多物体快速跟踪

针对视频监控应用中对视频物体跟踪算法实时性、容错性要求高的特点,提出了一种基于MBB对应关系的快速跟踪算法。该算法放弃了传统的点匹配跟踪算法,从对相邻两帧物体MBB的重叠特性的分析出发,快速确定物体与物体间、物体与场景间的复杂对应关系,并综合利用直方图匹配等方法,解决物体重复出现后的标识问题。通过对NUDT和PETS视频数据的实验分析证明,该算法能够对复杂场景中多个物体同时进行跟踪标识,准确检测处理物体进入、离开场景,以及物体间的合并、分离和遮挡,对复杂环境和预处理造成的错误有较好的容错性。该算法参数设置简单易行,结合预处理快速算法,整个检测跟踪算法耗时大大低于同类算法。     

基于趋近律的离散滑模位置跟踪控制

针对不确定对象的主要特点,运用离散滑模变结构理论探索不确定对象的位置跟踪问题。设计了一种离散趋近率滑模位置跟踪算法,推导了滑模控制的可达性条件。该算法以离散位置信号作为输入,设计了离散指数趋近率,根据系统当前的状态,有目的地调整控制器,采用离散Kalman滤波器对干扰和噪声进行滤波。经仿真研究,该算法不仅在无扰动无噪声条件下,能够准确的进行位置跟踪,而且在扰动和噪声时,具有较强的鲁棒性和抗干扰性,较好地满足了位置跟踪控制的要求。